比较Scikit-learn（Python）中的逻辑回归和glm（R）
创始人
2024-12-15 05:01:33
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使用Python中的Scikit-learn包和R中的glm包进行逻辑回归比较。代码示例如下：
在Python中使用Scikit-learn进行逻辑回归：
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import datasets
# 加载数据集并定义自变量和因变量
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2] # 只使用前两个特征
y = iris.target
# 定义逻辑回归模型并训练
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)
# 输出模型参数
print(clf.coef_)
print(clf.intercept_)
在R中使用glm进行逻辑回归：
# 加载数据集并定义自变量和因变量
data(iris)
X <- iris[, 1:2] # 只使用前两个特征
y <- as.numeric(iris[, 5] != "setosa")
# 定义逻辑回归模型并训练
model <- glm(y ~ X, family = binomial(link = "logit"))
# 输出模型参数
summary(model)
注意：由于Scikit-learn和glm包的实现方式不同，可能会导致不同的默认选项和算法参数。因此，在比较两个工具的结果时，需要仔细检查它们的实现方式和参数选择。
上一篇：比较Scala的Map值与列表，并返回在列表中不存在的键的默认值。
下一篇：比较scipy.stats.multivariate_normal.pdf()和scipy.stats.normal.pdf()
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